国家教育部博士点基金(20110023110002) 作品数:9 被引量:75 H指数:4 相关作者: 钱旭 王培崇 高文超 汪慎文 刘康 更多>> 相关机构: 中国矿业大学(北京) 石家庄经济学院 清华大学 更多>> 发文基金: 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 河北省科技支撑计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
具有自学机制和退火选择的教学优化算法 被引量:2 2016年 为了克服教学优化(TLBO)算法容易早熟,解精度低的弱点,提出一种具有教师自学和学生选择学习的改进教学优化算法。在每次迭代过程中教师个体首先通过反向学习(OBL),实现教师的自我提高,加强优秀个体周围邻域的搜索,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,保证算法具有较好的平衡和探索能力。学生个体通过随机执行反向学习进行自学习,同时亦向教师个体进行学习,计算两种学习方法后的状态相对教师个体的突跳概率,并以此概率为基础进行轮盘赌产生子个体。通过在多个标准测试函数上的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度。 王培崇关键词:教学优化 早熟 模拟退火 主动学习算法综述 被引量:25 2012年 主动学习算法作为构造有效训练集的方法,其目标是通过迭代抽样,寻找有利于提升分类效果的样本,进而减少分类训练集的大小,在有限的时间和资源的前提下,提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想,一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进一步研究的问题。 刘康 钱旭 王自强关键词:模式识别 一种基于辐射状靶标场的成像系统MTF计算方法 被引量:3 2013年 针对实际拍摄的靶标影像存在几何畸变,导致辐射状靶标在影像上并非标准的扇形圆弧,难以精确获得相同半径(或频率)上的原始灰度信息,从而无法精确计算成像系统MTF(modulation transfer function)值的问题,提出了通过辐射状靶标图像特征点提取和多项式拟合,建立对应的地面坐标和图像坐标间的相互关系,以地面坐标为基准,排除影像的几何畸变,高精度提取圆周灰度信息的方法。结果表明,提出的方法能更准确地提取同频率上的灰度序列,可提高MTF的检测精度。 郭世一 买莹 钱旭 赵红颖关键词:调制传递函数 特征点提取 多项式拟合 改进的双种群竞争教与学优化算法 被引量:4 2015年 为了克服教与学优化算法在求解高维函数问题时,容易早熟,收敛速度慢,解精度低的弱点,提出一种引入竞争机制的双种群教与学优化算法。在该算法中设置两个教师,并基于帝国竞争优化机制将种群初始化成为两个学生种群,每一个教师带领自己的种群独立进化。在进化过程中,教师可以利用自己的影响力将外种群内的成员吸收进入自己的种群。为了提高教师个体的学习能力,引入反向学习机制。在多个Benchmark函数的测试表明,改进算法解精度较高,全局收敛能力强,适合求解较高维度的函数优化问题。 王培崇 钱旭关键词:早熟 双种群 应用佳点集的混合反向学习人工鱼群算法 被引量:11 2015年 为了改善人工鱼群算法求解精度较低、容易过早收敛的弱点,提出了一种应用佳点集和反向学习的人工鱼群算法。改进算法在迭代中对当前种群中部分优质个体执行一般动态反向学习,生成它们的反向种群,引导种群向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。当种群的拥挤程度超过阈值λ时,利用佳点集机制对大部分个体重新初始化,以帮助算法脱离局部最优的约束。在六个Benchmark函数上的实验表明,该算法收敛速度快、求解精度高,适合求解函数优化问题。 王培崇 李丽荣 高文超 汪慎文关键词:人工鱼群算法 佳点集 一个安全的短代理多重签名方案 2012年 代理多重签名是原始代理签名的一种拓展,它是指两个或两个以上原始签名者委托代理人实施签名权利。对一个安全的代理签名方案来讲,如果能缩短它的签名长度,对一些带宽受限的应用场合意义重大。基于BLS短签名,利用椭圆曲线的双线性对技术提出了一个短代理多重签名方案,并在随机预言模型下证明该方案的不可伪造性和安全性。 孟慧 钱旭关键词:代理多重签名 双线性对 随机预言机 可证安全 一种基于Logistic模型的人工鱼群算法 被引量:8 2013年 为了克服人工鱼群算法容易陷入局部最优以及求解精度较低的弱点,提出了一种基于logistic模型的自适应人工鱼群算法。算法运行过程中,步长和视野两个参数自适应调整,在算法的早期保持种群多样性,并具有较高的收敛速度;在算法后期加强局部搜索能力,算法具有较高的求解精度。通过在5个经典Benchmark函数上的实验及相关的聚类实验,表明该算法具有较好的收敛速度和求解精度。 王培崇 李丽荣 贺毅朝 钱旭关键词:人工鱼群算法 LOGISTIC模型 步长 自适应 应用精英反向学习的混合烟花爆炸优化算法 被引量:19 2014年 针对烟花爆炸优化(FEO)算法容易早熟、解精度低的弱点,提出了一种精英反向学习(OBL)的解空间搜索策略。在每次迭代过程中均对当前最佳个体执行反向学习,生成其动态搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。为了保持种群的多样性,计算种群内个体对当前最佳个体的突跳概率,并依据此概率值采用轮盘赌机制选择进入子种群的个体。通过在5组标准测试函数的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度,适合求解高维的数值优化问题。 王培崇 高文超 钱旭 苟海燕 汪慎文关键词:轮盘赌选择 基于流形主动学习的遥感图像分类算法 被引量:4 2013年 为了高效地解决遥感图像分类问题,提出一种基于流形学习和支持向量机(SVM)的图像分类算法。在初始阶段,该算法首先利用初始训练集训练SVM,并且使用SVM找出离分类界面最近的样本;然后在所选样本中利用拉普拉斯图构建样本空间的流形结构,选出最具有代表性的样本加入训练集;最后利用高光谱图像进行实验进行验证。通过与现有的主动学习算法进行比较,结果表明该算法获得了更高的分类准确率。 刘康 钱旭 王自强关键词:流形学习 数据挖掘